Physical Activity and Falls in Older Men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity (PA) has many health benefits but may increase falls risk among older adults. We study how objectively measured habitual daily PA is related to falls by exploring the modifying effect of mobility limitations and the mediating roles of fitness and lower-limb strength. METHODS: One thousand six hundred fifty-five (53%) of 3137 surviving participants (men age 71-91 yr) in an ongoing UK-population-based cohort study wore an ActiGraph GT3x accelerometer over the hip for 1 wk in 2010-2012 to measure PA (exposure) and reported demographic and health status, including mobility limitations. One year later, 825 men reported falls history (outcome). RESULTS: Seven hundred of 825 men had ≥600 min·d of accelerometer wear for ≥3 d. Nineteen percent (n = 128) reported falls 1 yr later. Associations between PA and falls differed by presence of mobility limitations. Among 66% (n = 471) of men without mobility limitations, number of falls increased incrementally (for every 30 min of moderate to vigorous PA [MVPA]: incidence rate ratio [IRR], 1.50; 95% confidence interval [CI], 1.10-2.03, adjusted for falls risk factors). Step count was not related to number of falls below 9000 steps per day but was related to number of falls ≥9000 steps per day (for every additional 1000 steps per day: IRR, 1.59; 95% CI, 1.16-2.18). Among 33% (n = 229) of men with mobility limitations, falls risk declined with increasing activity (for every 1000 steps per day: IRR, 0.80; 95% CI, 0.70-0.91; for every 30 min of MVPA: IRR, 0.61; 95% CI, 0.42-0.89; for every additional 30 min of sedentary behavior ≥600 min·d: IRR, 1.22; 95% CI, 1.07-1.40). CONCLUSIONS: Interventions to promote MVPA in older men should incorporate falls prevention strategies. Among adults with mobility limitations, trials should investigate whether increasing MVPA levels can reduce falls risk.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».